A hallgatók figyelmének felhívása a döntéstámogatás fontosságára. Motiváció, mi várható ezektől az eszközöktől? „Business Analytics”. Klasszikus modellek, eljárások áttekintése. Néhány könnyen használható eszköz bemutatása.
Döntéstámogató eljárások (MSC_INF_8_L)
Alapadatok
Szak és képzési szint
Mérnökinformatikus, MSc
Tanterv
2023
Óraszám
16 (Konzultáció)
Kreditérték
5 kredit
Elmélet–Gyakorlat arány
Elmélet: 0%, Gyakorlat: 0%
Tantervi félév
3. félév
Munkarend
Levelező
Előfeltételek
–
Értékelés típusa
kollokvium
Tárgy kategória
kötelezően választható
Nyelv
magyar
Oktatók
Tantárgyfelelős
Prof. Dr. Fábián Csaba István
Felelős tanszék
Informatika Tanszék
Oktatók
Gurka Dezsőné Csizmás Edit, - nincs
Ellenőrzésért felel
Prof. Dr. Johanyák Zsolt Csaba
Tantárgy célja
Elsajátítandó ismeretanyag
Életszerű helyzetet jól leíró modellek felállítása. Ezekből adódó feladatok megfogalmazása. Matematikai alapfogalmak. Klasszikus optimalizálási modellek, problémák és módszerek: lineáris, konvex és egész-értékű optimalizálás. Véletlen paraméterek kezelése. Esettanulmányok, adott probléma különböző megközelítéseinek összehasonlítása. Egyszerű döntési modellek és megoldó eljárások implementálása az AIMMS modellező rendszer segítségével.
Szakmai kompetenciák
Tudás
- Ismeri a műszaki informatikai rendszerek fejlesztéshez szükséges, széles körben alkalmazható problémamegoldó technikákat. - Az informatikai szakmán belül, a specializációtól függően mélyebb elméleti és gyakorlati ismeretekkel rendelkezik az alábbiak közül egy vagy néhány területen: szoftvertervezés, rendszerszimuláció és -modellezés, kommunikációs hálózatok, mobil- és erőforrás-korlátos alkalmazások, számítógépes grafika és képfeldolgozás, kritikus és beágyazott rendszerek, médiainformatika, IT-biztonság, párhuzamos rendszerek, intelligens rendszerek, számításelmélet, adatbázisok.
Képesség
- Képes törvényszerűségeket, összefüggéseket feltárni és megérteni. - A megszerzett tudást képes alkalmazni és a gyakorlatban hasznosítani. - Képes problémamegoldó technikákat használni a szoftver- és alkalmazásfejlesztés során. - A specializációjának megfelelő területen elemzési, tervezési és megvalósítási készséggel rendelkezik. - Képes az informatikához kapcsolódó tudományokban a megszerzett szakmai tapasztalat ismereti határairól származó információk, felmerülő új problémák, új jelenségek feldolgozására. - Képes helytálló szakmai bírálatot vagy véleményt megfogalmazni informatikai és mérnöki területeken. - A rutinproblémák felismerésén és megoldásán túl képes eredeti ötleteket felvetni. - A műszaki, gazdasági és humán erőforrások informatikai kezelését képes rendszerben szemlélni. - Képes informatikai rendszerek teljesítményelemzésére, analitikus, szimulációs és mérési módszerek használatára. - Képes szakmai kooperációra az alkalmazói környezet szakértőivel. - Megérti az alkalmazás követelményeit. - Javaslatait az alkalmazói környezet szakértőinek el tudja magyarázni.
Attitűd
- Nyitott és elkötelezett az önművelésre, önfejlesztésre, az egyéni tudás, ismeret elmélyítésére, bővítésére a természettudományok, a mérnöki és informatikai tudományok területén. - Kezdeményező a problémamegoldásban, képes megalapozott döntéseket hozni, nem tér ki a személyes felelősségvállalás elől. - Fontosnak tartja az informatikai szakma közvetítését és saját tudásának átadását. - Munkája során vizsgálja a kutatási, fejlesztési és innovációs célok kitűzésének lehetőségét és törekszik azok megvalósítására. - Munkáját kreatívan, rugalmasan végzi, a problémákat felismeri és azokat intuícióra és módszerességre építve oldja meg.
Autonómia és felelősség
- Felelősséget érez a határidők betartására és betartatására. - Alkalmas csoportban, egy-egy részterület szakértőjeként dolgozni, valamint csoportot felelősséggel irányítani.
Számonkérés és értékelés
Félévközi követelmények
A konzultációk látogatása, aktív részvétel, és az ott hallottak otthoni áttekintése, kiegészítése az ajánlott irodalom alapján. Az otthoni munkára kiadott feladatok megoldása. A kiadott feladatok megoldásainak beküldése. Kiselőadás tartása.
Vizsgakövetelmények
A félév közben megszerezhető 50 pont legalább felének elérése esetén vizsgára bocsátható a hallgató. A vizsgadolgozat 50 pontos. Az értékelés a félév közben megszerzett és az írásbeli vizsgán elért pontok összege alapján történik.
Generatív MI használata
Nincs megadva
Segédanyagok, laborháttér
Az előadások és a gyakorlatok anyaga, a MeetStreen-en illetve Teams-ben közzétéve.
Irodalom
Kötelező irodalom
Robert J. Vanderbei. Linear Programming. Foundations and Extensions. 5th edition. Springer, 2020. ISBN-13: 978-3030394141.
Ajánlott irodalom
David G. Luenberger, Yinyu Ye. Linear and Nonlinear Programming. Fourth edition. Springer, 2016. ISBN 978-3-319-18842-3 (eBook).